Bitirdikdən sonra Maşın Öyrənmə kursu, Hara davam edəcəyimi axtarırdım. Octave / Matlab prototip qurma kursunda istifadə olunan inkişaf mühitləri insanların istifadə etdiyi şey deyil, buna görə sıçrayışı daha keyfiyyətli bir şəkildə etməlisiniz. Mənə ən çox tövsiyə olunan namizədlər arasındadır Keras, TensorFlow backend istifadə edir. Kerasın digər alətlərdən və ya çərçivələrdən daha yaxşı olub olmadığını və ya TensorFlow ya da Theanonu seçib seçməyəcəyimi düşünməyəcəyəm. Yalnız Ubuntuda necə quraşdırılacağını izah edəcəyəm.
Əvvəlcə rəsmi səhifələrin sənədlərindən quraşdırmağa çalışdım və bu mümkün deyildi, həmişə bir səhvim, həll olunmamış bir sualım var idi. Axırda axtardım kerasların Ubuntuda necə qurulacağına dair xüsusi təlimatlar Yenə də iki günümü gecələr çox vaxt sərf etdim. Sonda buna nail oldum və sizin üçün yol aça biləcəyi təqdirdə bunu necə etdiyimi sizə tərk edirəm.
Dərsliyin sonunda sizi tərk etdiyim veb saytların tövsiyə etdiyi addımları izləyəcəyimiz üçün paketləri idarə etmək üçün əlimdə olmayan PIP-i quraşdıracağıq. çəyirdək linuxda, pythonda yazılmış bir paket idarəetmə sistemi.
sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip
Pip3 istifadə edərək virtualenv quraşdırın
Virtualenv ilə Python ilə virtual mühit yarada bilərik. Virtual mühitin fərqli paketlərlə və fərqli versiyalarda işləyə biləcəyimiz bir layihəni əhatə etməsindən ibarət olduğunu söyləyə bilərik.
İzlədiyim təlimdə sudo istifadə edərkən ilk problemlər meydana çıxdı (sudo pip3 install virtualenv) aşağıdakı səhvi qaytardı
Bəziləri http qovluğunu önbellekdən təmizləməyi təklif etdi, lakin bu nəticə vermədi. Təklif etmədiyim başqa bir həll -H, yəni sudo -H pip3 install virtualenv istifadə etməkdir. Ancaq mənim işimdə işləyən ən sadə həll yolu oldu
pip3 virtualenv quraşdırın
pip yerinə pip3, python 3 istifadə edəcəyimiz deməkdir
Və Virtualenvwrapper quraşdıracağıq
Virtualenvwrapper us vitamin, bir çox Virtualenv tapşırıq və parametrlərini avtomatlaşdırır. Hər şeyi asanlaşdırmağımıza kömək edir. Buna görə istifadə edirik.
Müxtəlif dərsliklərin təklif etdiyi addımlardan sonra hər şeyin quraşdırıldığı görünürdü, amma aşağıda göstərilən addımlardan biri olan mkvirtualenva'yı çalıştırdığımda həmişə mənə bu təlimatı tanımadığını söylədi. Sonda onu qura bildim və virtuanenvwrapper-ı belə işlədə bildim.
pip virtualenvwrapper quraşdırın
Edit .bashrc ilə gördükdən sonra mənbəyimizi, yəni virtualenvwrapper.sh sənədimizi yerləşdirəcəyik
ixrac WORKON_HOME = $ HOME / .virtualenvs ixrac PROJECT_HOME = $ HOME / Devel source /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Bu xırda şeylər, boğmağa başlayan insanları tanıyıram, çünki bu sətri necə uyğunlaşdıracağını və sənədlərinə yol tapa bilmədiklərini. Beləliklə, 4 görüntüdə mini bir izahat var
Bir sənədin mənbəyini və ya yolunu necə tapmaq və keçirmək olar
- Ubuntu fayl meneceri olan Nautilus'u açın və digər yerlərə vurun. Sizə sabit diskinizi göstərəcək, Ubuntu quraşdırdığınız birini seçin.
- Budur sistemimizin kökündəyik. Yuxarıdakı lupitaya vurun və axtarış motoru görünəcəkdir.
- Bu halda sənədin adını daxil edin virtualenvwrapper.sh və bütün sistemdə olanları tapacaq
- Üstə çıxırsınız, sağ düyməni vurun və xüsusiyyətlər verin. Orada tam yolunu görəcəksiniz. Dəyişdirmək üçün götürməlisiniz .bashrc
Yaxşı budur. .Bashrc dəyişdirildikdən sonra, mənim vəziyyətimdə həmin sətri konsolda icra edin
mənbə /home/nmorato/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
Dərsliyin yoxlanılmasında bir səhvdən sonra
XATA: virtualenvwrapper yolunuzda virtualenv tapa bilmədi
bu addımda pip ilə də qurmalı idim
sudo apt install virtualenv
Digər seçimdir
sudo apt install - yenidən quraşdırın virtualenv
Biz virtualenv və virtualenvwrapper-də keras mühiti yaradırıq
Mənim vəziyyətimdə Keras ilə istifadə edəcəyimiz arxa tərəf olan TensorFlow-dan keras_tf adlandırdım və inkişaf mühiti yaradıram.
mkvirtualenv keras_tf-s
Çox sadədir. Bununla artıq quraşdırılmışdır. Bundan sonra hər dəfə daxil olmaq istədikdə daxil olacağıq
işçi keras_tf
Tensor axını quraşdırın
Çox sadə təlimat. Həqiqət budur ki, burada sadə saxladım. Rəsmi sənədlərə baxsanız, bir çox seçim var.
pip quraşdırma - tensorflow yüksəldin
Hər şeyin yaxşı getdiyini yoxlamaq üçün konsolda icra edirik
python >>> import tensorflow >>>
Keras quraşdırın
Keras'ı qurmaq üçün əvvəlcə bu python asılılıqlarını qurmalısınız. OpenCV-dən indi yararlanmaq və quraşdırmaq da mümkündür, amma bu anda istifadə etməyəcəyəm deyə daha da çətinləşdirmək istəmədim.
pip install numpy scipy pip quraşdırma scikit-learn pip install yastıq pip install h5py
Və nəhayət bütün yuxarıda göstərilənlərdən sonra nəhayət Keras qura bilərsiniz :)
pip yükləmə keraları
Keras.json faylını yoxlayırıq ~/.keras/keras.json, Ubuntu'nun fayl meneceri olan nautilus-da axtar düyməsini basa bilərsiniz
Varsayılan dəyərlər buna bənzəməlidir
{"floatx": "float32", "epsilon": 1e-07, "backend": "tensorflow", "image_data_format": "channels_last"}
Hər şeydən əvvəl hansı arxa tərəf olduğunu yoxlayın tensorflow və deyil theano və image_data_format nə qoyur kanal_sən və yox kanallar_birincisi theano tərəfindən
Keras.json tapa bilmirsinizsə
workon keras_tf python idxal keras çıxın ()
Yenidən baxın və sehrli olun !!! İndi görünür.
Hər şey qaydasında olsa. Hər şeyə hazır olarsınız, Keras istifadə etməyə başlaya və Maşın Öyrənmədən, dərin öyrənmədən, süni intellektdən, ...
TensorFlow istifadəsini məhdudlaşdıracaq əlavə bir problemim var. Təsvirə baxın və son sətrin İngilis dilində Qanunsuz təlimat olduğunu ('əsas' yaradılan) nüvənin atıldığını görəcəksiniz.
TensorFlow və AVX təlimatları ilə bağlı problem. TensorFlow atıldı
1.5-dən yuxarı TensorFlow versiyalarının əvvəlcədən tərtib edilmiş ikili versiyalarında köhnə CPUlar tərəfindən dəstəklənməyən AVX təlimatlarından istifadə olunduğu görünür. Axtardıqdan və axtardıqdan sonra tapdığım yeganə həll stackoverflow idi, burada 1.5 versiyasında qalmalı olduğumuzu dedilər.
Buna görə TensorFlow-dan 1.5-ə endirməli idim, eyni problem varsa, bu da edilir
pip install tensorflow == 1.5
Bəs indi?
Yaxşı, ilk şey Keras-ı test etmək, necə işlədiyini, əgər yerləşdirsəm və ya olmasam. Yalnız testlər aparacağam və ya problemi həll edərkən bunu istifadə edərəmsə. Həqiqət budur ki, Keras, Maşın Öyrənmə kursunda Oktav / Matlab istifadə etdiyimdən tamamilə fərqlidir. Keras ilə belə görünür ki, alqoritmləri belə görmürsən, onsuz da implantasiya etdiniz və özünüzü laylaşdırmağa həsr edirsiniz. Onunla davam etsəm maşın öyrənmə öyrənməvə daha güclü bir alətə ehtiyacım var, bəlkə Kerasın AWS, Azure, google cloud və s. kimi əvvəlcədən qurulmuş olduğu bulud xidmətlərini seçərəm.
Ancaq bunu sonraya buraxıram. Mən addım-addım gedirəm.
- Kerasın TensorFlow arxa tərəfi ilə quraşdırılması
- Dərin öyrənmək üçün Keras quraşdırılır
- Keras və TensorFlow quraşdırılması
- Keras rəsmi sənədləri
- Rəsmi TensorFlow sənədləri
- Rəsmi Virtualenv sənədləri
- Rəsmi Virtualenvwrapper sənədləri
